KR100275543B1 - 고속 변환파라미터 검출 장치 및 검출 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 동영상 전송시스템에서의 물체지향부호화를 사용한 고속 변환파라미터 검출장치 및 방법에 관한 것으로서, 고속 파라미터 검출장치는 먼저 두영상 즉 현재 영상과 이전 영상의 차영상을 구한 후 이동 물체에 대한 레벨링을 한 다음 1/4 크기로 축소된 저해상도 차영상을 구하고, 저해상도 차영상을 이용하여 저해상도 원영상에서 간이 파라미터인 6-파라미터를 검출하며, 검출 결과값을 원해상도에의 영상합성 결과와 비교하여 물체별로 파라미터 검증을 시도하여 성공적으로 검증이 되면 파라미터와 물체의 경계 정보를 부호화한 다음 채널 정보를 전송하고, 검증이 실패하면 저해상도 차영상을 이용하여 저해상도 원영상에서 표준 파라미터인 8-파라미터를 검출하고 다시 원영상에서의 영상 합성 결과와 비교하여 물체별로 검증한 후 검증이 성공하면 파라미터와 물체의 경계 정보를 부호화하고, 실패하면 이 영역에 대해 다항식 근사법에 의해 임의의 형태의 영역 근사화를 하여 채널 전송함으로써, 파라미터 검출 방법이 갖는 과다한 계산량을 감축할 수 있으며, 계산량 감축으로 인한 복원 화질의 저하를 보상할 수 있고, 이동량이 적은 영상에 대해 표준 변환 파라미터 검출 방식인 8-파라미터 대신 간이 변환파라미터 검출 방식인 6-파라미터 방법을 적용하여 원영상의 화질의 저하가 거의 없이 계산량을 감축할 수 있는 효과가 있다.
Description
본 발명은 동영상 전송시스템에서의 물체지향부호화를 사용한 고속 변환파라미터 검출장치 및 방법에 관한 것이다.
종래의 동영상 전송 시스템에서 움직임 검출 및 보상 방법은 크게 두가지로 나눌 수 있는데 첫째는, 영상을 일정한 크기의 블록으로 나눈 후 각 블록에 대한 움직임을 검출, 복원하는 블록정합 알고리듬(Block Matching Algorithm, 이하 BMA라 칭함)이며, 둘째는 영상을 물체 단위로 움직임을 검출, 복원하는 물체지향 부호화 (object-oriented coding) 방법이다.
전자는 계산량은 적으나, 영상을 블록 단위로 처리하므로 블록 경계에서 필연적으로 화질저하가 발생하며, 후자의 방법은 이러한 영상내에 화질저하를 보상하기 위해 영상을 물체 단위로 처리하므로, 시각적으로 상기 BMA보다 우수한 화질의 영상을 복원할 수 있고 정보전송량 측면에서도 더 많은 정보를 압축할 수 있다.
그러나, 후자의 방법을 사용하는 경우, 상기 도 1에 도시된 바와 같이, 각 영상을 움직이는 물체단위로 분할한 후 이동 정보와 형태 정보 그리고 밝기 정보를 표현하는 파라미터 정보를 전송하는 변환파라미터 검출시에, 과다한 계산량이 심각한 문제가 된다.
동영상 전송 시스템에서 물체지향 부호화 방법은 기존의 움직임 검출 방법에 비해, 영상내에 존재하는 물체단위로 움직임을 검출 복원할 수 있어 시각적으로 보다 우수한 화질의 영상을 복원할 수 있고, 정보전송량 측면에서도 더 많은 정보를 압축할 수 있다.
도 1은 종래의 물체지향부호화 방법의 블록 구성도로서, 영상분석부(10)는 입력영상을 각각의 물체단위로 분할하여 이전영상에 대한 합성영상부(30)를 사용해 현재영상내에 있는 물체의 움직임 정보 (Ai)와 형태정보 (Mi) 그리고 밝기정보 (Si)를 추정하는 부분이다.
파라미터 부호화부(20)는 추정된 파라미터들을 각각의 정보에 적합하게 부호화하며, 파라미터 메모리부(50)는 물체 파라미터 정보를 저장하고, 파라미터 복호화부(40)에서 메모리에 저장된 정보들이 복원된다.
또한 영상 합성부(30)는 검출된 파라미터들을 사용하여 영상을 합성하는 부분으로 현재 영상에 대한 파라미터들을 검출하기 위한 이전영상의 합성된 영상을 저장한다.
도 2는 종래의 물체지향부호화 방법을 사용한 처리 과정 흐름도로서, 이는 변환 파라미터를 계산하고(S1) 구해진 변환 파라미터에 의해 영상을 합성하며(S2) 그리고 구해진 변환 파라미터들이 정확한지를 검사한다(S3).
변환 파라미터 계산(S1)에서는 인접한 두장의 영상으로부터 차영상을 구해 움직임이 있는 부분에 대해서는 표준 8-파라미터 검출 방법을 사용하여 이동정보를 구하며, 이때의 변환 파라미터를 사용하여 영상합성부(S2)에서 합성영상을 만든다.
모델 검증부(S3)에서는 합성된 영상과 원영상의 오차를 계산해 정확한 변환 파라미터가 구해졌는지를 판단하여 구해진 변환 파라미터가 적합한지를 검사하여 그 물체에 적합한 정보를 전송한다.
상기 도 2에서 Sk +1은 현재영상을 
는 j번째 단계에서 합성된 영상을 Sk ′ 는 합성된 이전영상을, mj 는 분석되는 영역을, 그리고 Aj 는 분석된 영역의 변환 파라미터를 각각 나타낸다.
상기 문제점을 해결하기 위해 본 발명은 동영상 전송에서 사용되는 물체지향부호화에서 기존의 파라미터 검출 방법이 갖는 과다한 계산량을 크게 감축하고, 화질 저하를 최소화시키는 것을 목적으로 한다.
도 1 은 종래의 물체지향부호화 방법의 블록 구성도,
도 2 는 종래의 물체지향부호화 방법을 사용한 처리 과정 흐름도,
도 3 은 본 발명의 고속 변환파라미터 검출을 위한 계층적 차영상 구조도,
도 4 는 본 발명이 적용되는 전체 처리 흐름도.
＜도면의 주요부분에 대한 부호의 설명＞
10 : 영상 분석부
20 : 파라미터 부호화부
30 : 영상 합성부
40 : 파라미터 복호화부
50 : 파라미터 메모리부
100 : 이전 원영상
200 : 현재 원영상
상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은 입력영상을 각각의 물체단위로 분할하여 이전영상에 대한 합성영상을 사용해 현재영상내에 있는 물체의 움직임 정보(Ai)와 형태정보(Mi) 및 밝기정보(Si)를 추정하는 영상분석부, 추정된 파라미터들을 각각의 정보에 적합하게 부호화하는 파라미터 부호화부, 물체 파라미터 정보를 저장하는 파라미터 메모리부, 메모리에 저장된 정보들을 복원하는 파라미터 복호화부, 검출된 파라미터들을 사용하여 영상을 합성하는 부분으로서 현재 영상에 대한 파라미터들을 검출하기 위해 이전영상의 합성된 영상을 저장하는 영상 합성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 3은 본 발명의 고속 변환파라미터 검출을 위한 계층적 차영상 구조도로서, 본 발명은 현재 영상과 이전 영상의 차영상을 구하여 원 차영상의 1/4 크기로 축소한 후 축소된 저해상도 영상에서 변환 파라미터를 구한 후 이값을 이용, 원해상도의 변환 파라미터를 계산하여 이를 이용하는 방법이다.
이 방법을 단계별로 설명하면, 단계 1에서는 현재 영상과 이전 영상의 차영상을 구한다.
그리고 단계 2에서는 2 x 2 블록에 해당하는 4개의 화소중에서 절대값이 가장 큰 값을 선택한 다음, 단계 3에서 선택된 위치에 해당되는 원해상도 영상에서 해당 화소값을 검출한다.
단계 4에서는 이러한 방식으로 검출한 화소값으로 저해상도 영상을 재구성한 다음, 단계 5에서는 결합형 변환 파라미터를 검출한다.
그러나 변화 영역이 아주 작아 변환 파라미터에 의해 움직임 묘사가 불가능한 경우에는 변환파라미터 대신 물체 내부의 밝기정보를 경계정보와 함께 전송한다.
이 경우 일반적인 다항식 근사법을 사용하면 임의의 형태의 영역 근사화가 가능하며, 전송정보량도 줄일 수 있다.
본 발명에서는 상기와 같이 원해상도와 저해상도의 2계층으로 나누어 변환파라미터를 검출하였는데, 이와 같이 하면 계산량을 기존 방법에 비해 약 1/4 정도로 크게 감축가능하다.
그러나 이러한 계산량 감축으로 인한 복원 영상의 화질 저하가 나타나며, 이를 보상하기 위해 도 3에 도시한 바와 같이 변환 파라미터를 적응적으로 결합 사용하는 알고리듬을 제안하였다.
즉 물체변화 탐지시 이동량이 적은 물체에 대해서는 간이 변환 파라미터 검출 방법인 6-파라미터 방법을 사용하고, 이동성이 큰 경우에는 기존에 많이 사용되는 표준 변환 파라미터 검출 방법인 8-파라미터 방법을 사용하였다.
도 4는 본 발명이 적용되는 전체 처리 흐름도로서, 수행 순서를 살펴보면 다음과 같다.
먼저 연속된 두 영상 즉 현재 영상과 이전 영상의 차영상을 구한 다음(S4) 이동 물체에 대한 라벨링(labeling)을 한다(S5).
다음 1/4 크기로 축소된 저해상도 차영상을 구한 다음(S6), 이 저해상도 차영상을 이용하여 저해상도 원영상에서 간이 파라미터인 6-파라미터를 검출한다(S7).
상기 결과값을 원해상도에의 영상합성 결과(S8)와 비교하여 물체별로 파라미터 검증의 성공 여부를 판단한다(S9).
상기 판단 후 성공적으로 검증이 되면 파라미터와 물체의 경계 정보를 부호화한 다음(S10) 채널 정보를 전송한다(S11).
상기 판단 후 검증에 실패하면 저해상도 차영상을 이용하여 저해상도 원영상에서 표준 파라미터인 8-파라미터를 검출하고(S12) 다시 원영상에서의 영상 합성 결과(S13)와 비교하여 물체별로 성공 여부를 판단한다(S14).
상기 판단 후 검증이 성공하면 파라미터와 물체의 경계 정보를 부호화하고, 실패하면 이 영역에 대해 다항식 근사법에 의해 임의의 형태의 영역 근사화를 하여(S15), 영역 데이타 값대신 근사화 정보와 경계 정보를 전송함으로써 전송정보량도 줄인다.
상술한 바와 같이 본 발명은 동영상 전송 시스템에서의 물체지향부호화를 사용한 변환 파라미터 검출 장치에 본 발명과 같은 알고리즘을 적용함으로써, 첫째, 기존의 변환 파라미터 검출 방법이 갖는 과다한 계산량 감축에 적합하다.
즉, 이 방법을 사용하면 원영상으로부터 1/4 크기의 저해상도 영상을 재구성하며, 이에 대한 변환 파라미터를 검출함으로써 계산량이 기존 방법에 비해 약 1/4로 축소되는 효과가 있다.
둘째, 6-파라미터와 8-파라미터용 검출 방법을 결합시켜 적응적으로 사용함으로써, 계산량 감축으로 인한 복원 화질의 저하를 보상할 수 있으며, 특이 이동량이 적은 영상에 대해서는 표준 변환 파라미터 검출 방식인 8-파라미터 방식 대신 간이 변환파라미터 검출 방식인 6-파라미터 방법을 사용함으로써 원영상의 화질의 저하가 거의 없이 계산량을 감축할 수 있는 효과가 있다.
Claims (5)
- 동영상 전송시스템에서 물체지향 부호화 방법을 사용한 변환파라미터 검출장치에 있어서, 입력영상을 각각의 물체단위로 분할하여 이전영상에 대한 합성영상을 사용해 현재영상내에 있는 물체의 움직임 정보(Ai)와 형태정보(Mi) 및 밝기정보(Si)를 추정하는 영상분석부, 추정된 파라미터들을 각각의 정보에 적합하게 부호화하는 파라미터 부호화부, 물체 파라미터 정보를 저장하는 파라미터 메모리부, 검출된 파라미터들을 사용하여 영상을 합성하는 부분으로서 현재 영상에 대한 파라미터들을 검출하기 위해 이전영상의 합성된 영상을 저장하는 영상 합성부를 구비한 고속 변환 파라미터 검출 방법에 있어서,연속된 두 영상의 차영상을 구해 저해상도 차영상을 구하는 제 1 단계와;저해상도 차영상을 이용하여 6-파라미터를 검출하는 제 2 단계와;상기 결과값을 원해상도 영상합성 결과와 비교하여 파라미터 검증을 한 후 성공하면 채널 정보를 전송하는 제 3 단계와;검증에 실패하면 원영상에서의 영상 합성 결과와 비교하여 물체별로 검증한 후 영역 근사화를 하여 채널을 전송하는 제 4 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 고속 변환파라미터 검출 방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 제 1 단계는연속된 현재 영상과 이전 영상의 차영상을 구한 후 이동 물체에 대한 라벨링을 하는 제 1 부단계와;상기 이동 물체에 대한 레벨링 후 다음 1/4 크기로 축소된 저해상도 차영상을 구하는 제 2 부단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 고속 변환파라미터 검출 방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 제 2 단계는저해상도 차영상을 이용하여 저해상도 원영상에서 간이 파라미터인 6-파라미터를 검출하는 것을 특징으로 하는 고속 변환파라미터 검출 방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 제 3 단계는상기 저해상도 원영상에서 간이 파라미터인 6-파라미터를 검출한 값을 원해상도에의 영상합성 결과와 비교하여 물체별로 파라미터 검증의 성공 여부를 판단하는 제 1 부단계와;상기 판단 후 성공적으로 검증이 되면 파라미터와 물체의 경계 정보를 부호화한 다음 채널 정보를 전송하는 제 2 부단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 고속 변환파라미터 검출 방법.
- 제 1 항에 있어서, 상기 제 4 단계는성공적으로 파라미터 검증이 되면 파라미터와 물체의 경계 정보를 부호화한 후 채널 정보를 전송하는 제 1 부단계와;상기 판단 후 검증에 실패하면 저해상도 차영상을 이용하여 저해상도 원영상에서 표준 파라미터인 8-파라미터를 검출하고 다시 원영상에서의 영상 합성 결과와 비교하여 물체별로 성공 여부를 판단하는 제 2 부단계와;상기 판단 후 검증이 성공하면 파라미터와 물체의 경계 정보를 부호화하고, 실패하면 이 영역에 대해 다항식 근사법에 의해 임의의 형태의 영역 근사화를 한 후 영역 데이타 값대신 근사화 정보와 경계 정보를 전송함으로써 전송정보량도 줄이는 제 3 부단계로 이루어진 것을 특징으로 하는 고속 변환파라미터 검출 방법.
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